A.ANOVA B.卡方檢驗 C.雙樣本的比率檢驗 D.F檢驗
在研究產(chǎn)品加工溫度與產(chǎn)量之間的關系時,發(fā)現(xiàn)如下圖所示的散點圖,直接進行線性回歸建模效果不佳,這時可以考慮采用哪幾種方式進行改進?()
A.考慮在模型中加入二次項 B.先將產(chǎn)量數(shù)據(jù)經(jīng)過Box-Cox轉(zhuǎn)換后,再進行線性模型的構建 C.將溫度分為高、低兩段,在每段內(nèi)分別構建線性回歸模型 D.溫度對產(chǎn)量的影響不明顯,可以忽略,重新觀察流程,尋找新的重要因素
為了研究Evap(蒸發(fā)量)與Velocity(速度)間關系,收集了20對觀測數(shù)據(jù),在使用MINITAB的回歸分析后得到下列輸出結果: 根據(jù)上述結果可以得到結論:()
A.Velocity的系數(shù)項是0.0038288,小于常數(shù)項0.0692,所以Velocity對Evap影響不顯著 B.Velocity的系數(shù)項是0.0038288,與0接近,所以Velocity對Evap影響不顯著 C.Velocity的系數(shù)項T檢驗的P值<0.05,所以Velocity對Evap影響顯著 D.常數(shù)項T檢驗的P值>0.05,所以可以認為常數(shù)項為0